基于环形对抗学习的三维场景渲染合成方法研究

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1、＿晌南雜夫摩硕士学位论文基于环形对抗学习的三维场景渲染合成方法研究学科专业计算机软件与理论学位类型工学硕士学位研究生姓名导师姓名、职称满家巨教授论文编号Ｓ１８０３７７３湖南师范大学学位评定委员会办公室二〇一八年六月分类号级密学校代码１０５４２学号２０１５２０１００８７２基于环形对抗学习的三维场景渲染合成方法研究Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｓｃｅｎｅｒｅｎｄｅｒｉｎｇｓｎｔｈｅｓｉｓｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎ

2、ｙＣｃ－ｙｌｅＣｏｎｓｉｓｔｅｎｔＡｄｖｅｒｓａｒｉａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ研究生姓名刘蕾指导教师姓名、职称满家巨教授学科专业计算机软件与理论研究方向计算机图形学湖南师范大学学位评定委员会办公室二〇一八年六月摘要一一随着科技的飞速发展，计算机图形学在渲染方面取得了个又个的突破一，诞生了大量优秀的遭染模型，但是离真实感渲染还有定差距。因为现实世界场景复杂多变、客观条件众多，用户对真实感渲染的需求也越来越高一一，想更进步的得到真实感渲染并不是件容易的事情。生成对抗网络的出现使

3、高真实感渲染存在可能。本文将生成对抗网络与ＯｐｅｎＧＬ相结合，利用网络训练得到合适模型，然后修改ＯｐｅｎＧＬ渲染管线，引入训练后得到的模型，从而提高真实感渲染的效果：。主要做了以下几方面工作首先深入学习并掌握了ＯｐｅｎＧＬ，使用它构造了三维场景并对其做光照和阴影的渲染，同时研究了ＯｐｅｎＧＬ的渲染管线。随后研宄和分析了生成对抗网络及其各种改进方式。生成对抗网络在训练过程中能够不断的尝试生成以假乱真的数据。其中环形对抗网络不仅可以学习大量真实的三维场景数据，而且可以将不同领域的数据互相转换，则有希望

4、从真实数据集中学习其渲染风格并将无渲染效果的模型转换为高真实感的图像。但是由于训练过程不够稳定并为，ＧＡＮ目标函数了获得更好的结果，本文做了两组实验分别是用Ｗ替代环形对抗网络中的ＧＡｌ＾的目标函数和环形对抗网络原有的训练一。模式在训练过程中发现，ＷＧＡＮ替代ＧＡＮ的方法可加快循环致性损失函数的收敛速度，为了探究其原因，为此本文另外做了两组对比实验，结果表明是因为ＷＧＡＮ训练过程中采用的权重裁剪方法起。到了主要作用为了能够让最终训练结果向目标靠拢，本文提出了改一一范数的约束进方案：在循环致性损失函数中加上了

5、，并在原有训练过程中做了权重裁剪约束。最终，实验证明了该方案不仅加快了训练速度同时也能渲染出较好的效果。而后参考ＯｐｅｎＧＬ的值染管线和Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ开源软件库的特征。本文提出了ＯｅｎＧＬ－ＧＡＮ渲染管线ｐ，该管线主要是嵌入利用环形对抗网络训练得到的ｇｒａｐｈ模型，使得ＯｐｅｎＧＬ和ＧＡＮ完美结合，使得在ＯｐｅｎＧＬ中利用ＧＡＮ的方法能渲染出较为真实的图像，为将来高真实感渲染模型奠定良好基础。，并为以后研究开辟了新的思路Ｃ＋＋／ＣＬＲｍｓ－ＧＡＮ清最后利用ＷｉｎｄｏｗＦｏｒ编写出基于Ｏｅｎ

6、ＧＬｐ染管线的ＯｐｅｎＧＬ交互式渲染系统，验证了新渲染管线的可行性并满足了其应用需求。关键词：生成对抗网络，ＯｐｅｎＧＬ渲染管线，三维场景渲染ＡｂｓｔｒａｃｔＷｉｔｈｔｈｅｒａｐｉｄｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｓｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｃｏｍｕｔｅｒ，ｐｇｒａｈｉｃｓｈａｓａｃｈｉｅｖｅｄａｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｈｉｎｔｅｒｍｓｏｆｒｅｎｄｅｒｉｎａｓｗｅｌｌａｓａｐｇｇｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｅｘｃｅｌｌｅｎｔｒｅｎｄｅｒｉｎｇｍｏｄｅｌａｐｅａｒｓ

7、．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅｒｅｉｓｓｔｉｌｌｐａｇａｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｒｅｓｕｌｔｏｆｔｈｏｓｅｍｏｄｅｌｓａｎｄｐｈｏｔｏｒｅａｌｉｓｔｉｃｉｍａｇｅ．Ｂｅｃａｕｓｅｔｈｅｒｅａｌｗｏｒｌｄｓｃｅｎｅｉｓｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄａｎｄｃｈａｎｇｅａｂｌｅ．Ｍｅａｎｗｈｉｌｅ，ｔｈｅｒｅａｒｅｍａｎｙｏｂｅｃｔｉｖｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｎｄｔｈｅｄｅｍａｎｄｏｆｈｏｔｏｒｅａｌｉｓｔｉｃｊｐｒｅｎｄｅｒｉｎｉｓｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｕｒｇｅｎｔ．

8、Ｉｆｓｎｏｔｅａｓｙｔｏａｃｈｉｅｖｅｒｏｒｅｓｓｉｎｇｐｇｔｐｈｏｏｒｅａｌｉｓｔｉｃｒｅｎｄｅｒｉｎｇ．Ｔｈｅｅｍｅｒｅｎｃｅｏｆｔｈｅｅｎｅｒａｔｉｖｅａｄｖｅｒｓａ